En la actualidad, con gran frecuencia escuchamos la importancia sobre Machine Learning, o el aprendizaje automático. Y esto es por una sencilla razón, ya que es la base del sistema a través del cual los equipos procesan la información.
En 1959, el ingeniero del MIT, Arthur Samuel describió el aprendizaje automático como un «campo de estudio que da a los ordenadores la capacidad de aprender sin ser explícitamente programado para hacerlo», mientras trabajaba en un programa de ajedrez que imaginó que vencería a los campeones del mundo algún día.
En los últimos años, se han sumado la inmensa cantidad de acumulados y empleados para explotar a través de la red web, otra revolución importantea principios delmilenio, se ha añadido a este campo.
Grandes cantidades de datos informan a los algoritmos de aprendizaje automático, equipando la tecnología con métodos de predicción de modelos futuros.
Estos algoritmos proporcionan una manera de predecir el comportamiento y anticipar los problemas del futuro.
El aprendizaje automático, es básicamente la capacidad de un sistema artificial para ordenar esos hallazgos de información recopilada, con el fin de discernir modelos y predecir otros nuevos.
Se origina en el proceso automatizado, es decir, algo que no necesita la intervención directa de un controlador de carne y hueso para satisfacer una demanda. Este tipo de aprendizaje es muy diferente del aprendizaje humano: la máquina sólo sabe lo que le dices.
De acuerdo con este precepto, las máquinas siguen modelos matemáticos y estadísticos para los cuales devuelven valores probables y opciones relevantes.
Hasta la fecha, a través del aprendizaje automático, los ingenieros son capaces de replicar modelos de comportamiento típicos del cerebro humano, produciendo sistemas sofisticados llamados «redes neuronales».
A su vez, las redes neuronales permiten el aprendizaje profundo, un resultado que ha producido sistemas informáticos que reemplazan la inteligencia humana.
En pocas palabras, con una intervención mínima de una persona, una serie de acciones, comportamientos y decisiones se pueden delegar en una máquina, lo que normalmente tendría que ver con el intelecto.
Este tipo de evolución tecnológica hoy en día es ampliamente utilizado en múltiples sectores y por muchas empresas TI, como Amazon, Google, Facebook, Netflix… es una de las tendencias de crecimiento más seguidas en los últimos años, habiendo recibido también un nuevo «impulso» y aumento en la participación, debido a la reciente emergencia sanitaria internacional.
IT Partner Italia está perfeccionando su aplicación en este campo a través del ambicioso proyecto TALENT 4.0, que promete revolucionar el mundo del reclutamiento tal y como lo conocemos.
Ya mencionado como un proyecto virtuoso en el campo del «Smart Recruiting» y con participaciones también en el mundo de la investigación (Universidad de Pisa), el prototipo de TALENT 4.0 – SMART ATS, es capaz de rastrear el mejor perfil para una oferta de trabajo determinada, utilizando automatismos inteligentes y sofisticados sistemas de Data Mining.
En pocas palabras, la figura del especialista en RRHH, tendrá a su disposición más datos (legibles) y más información sobre el/la candidata/a, convirtiéndose aún más en un vínculo fundamental entre Recurso y Empresa.
Todo esto es posible gracias a un conjunto de automatismos que simulan el comportamiento del cerebro humano en el contexto de la elección y selección de personal, combinándolos con una mayor capacidad de leer e interpretar el contexto de los currículos e información disponibles sobre el individuo.
